园林工程进度智能管理方法思考

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论文字数:33626 论文编号:sb2021121716251441241 日期:2021-12-19 来源:硕博论文网
本文是一篇园林工程管理论文,本文有两个创新点:一是针对园林工程建设中前后工序顺序已知情况下,提出以工程的施工周期为奖励值,通过 Q 学习算法找出关键路径,并通过建立的模型对案例进行了实证研究,结果证明了该方法的可行性。二是针对工程建设中前后工序安排未知或由于受不确定因素影响较大难以准确界定关键路径,但是存在大量的相似的已顺利完工的工程情况时,拟探索通过深度学习的方法找出历史工程的进度安排的特征,再据此解决工程关键路径寻找的问题。建立了相关模型,通过对历史数据的学习找到园林工程进度管理的最佳方案。

第一章   绪论

第一节   研究背景与研究意义
一、研究背景
十八大以来,生态发展理念越来越受到重视。作为我国城镇化绿色发展的重要项目,园林绿化工程对维护生态环境健康、绿色、可持续发展具有不可替代的关键作用。城镇化的推进促进了园林绿化行业的快速发展,行业的进步又使得园林工程施工管理的重要性日益凸显。予以园林工程施工管理以深化,是切实维护施工安全、压缩造价、保证工程质量、提升工程进度的重要渠道,是园林工程进度管理面临的首要战略问题。作为园林工程项目管理的重要一环, 园林工程施工进度管理直接决定园林工程质量的高低优劣。伴随当前经济社会发展引发的生态修复工程全面推进,园林工程项目呈现出体量大、结构繁复、建设难度高的特点。园林工程施工具有周期性,施工过程中常会出现不可控因素,导致工期的延迟,造成施工进度管理混乱。常见的因素有以下几个方面:
(1)天气影响:雨天对园林工程的各分项工程工期影响很大,如土方工程、绿化布景和道路工程等,因此施工进度方案在编制时应对天气状况充分考虑,规划好应急预案,以确保工程不因天气因素而致进度延迟。
(2)多部门交叉施工:因工程由各分项工程组成,交叉施工现象在施工中非常常见,使得施工现场被多部门在空间和时间上占用。交叉施工又常常对工程进度进行限制,无论哪一单项工程遭遇延期,都将直接对整个工程的工期产生影响。对施工方案及时又合理科学的进行调整,理顺各工序关系,如此才能确保施工进度按期进行。
(3)施工设计图纸和方案的反复变更:在园林工程进程中,个别部门领导因受到政绩思维的影响,常常制定违背科学且不合宜的设计方案,以一己之念随意变更施工图纸,更改设计方案,这往往对工程进展产生严重影响。
(4)资金到位问题:在明知资金不到位的情况下,仍执意搞政绩工程,不按流程盲目施工开建,甚至先施工后投标,而开建后因资金问题常造成园林工程暂停以致延误工期。
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第二节   国内外研究现状
一、工程进度管理研究现状
工程进度管理是指在给定的期限内实施计划,而后对各个任务实施阶段的进展状况进行有效的管理。保证工程以不迟于进度安排的节奏完成是工程进度管理的首要任务。工程进度管理以实现工程最优计划为目标,通过对各种知识、经验和技术等的综合运用来对工程进行科学有效的管理[1]。因此,一个项目从开始到结束都要进行进度管理,以避免进度对工程最终建成效果造成不良影响。在众多工程进度管理方法中,目前关键链法[2]最为常用。
在国外,工程进度管理理论自诞生至今已经有超过一个世纪的历史,它产生于美国,在 20 世纪 50 年代业已成长为一门举足轻重的学科。伴随该理论的横向与纵向发展,如今已经有很多进度管理方法,如图 1-1 所示。
园林工程管理论文怎么写
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1917 年,甘特图由 Henry.H.Gantt 发明问世,并迅速成为包括军事工程在内的众多工程项目的最常用进度管理方法。直观且有效是甘特图的显著特点,除此之外,它还对工程进展情况的监督和控制上保有优势,但是缺点在于无法厘清各个任务活动之间存在的逻辑关系,因此当任务活动件数超过 30 个时,甘特图便不再适用[3]。
1956 年,CPM 法(关键路径法)由兰德和杜邦两家行业巨头公司共同提出,CPM法首先以表述工程网络为基础,其次估算各个工序所耗时间,最后将最先开始时间和最晚结束时间计算出来,这样目标工程的关键路径就可以确定出来了[4]。 
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第二章   相关理论与方法

第一节   园林工程进度管理理论
一、园林工程进度管理概念
园林工程进度管理是指在限定的时效内进行园林工程建设,再对各个建设阶段的实际进展程度执行监控管理,换言之,在给定的期限内,制定出符合要求的科学计划后再按工程计划执行园林工程建设活动,定期检查工程的实际进度与原计划是否有出入,当所执行的计划出现错误信号时,要即时寻找出原因并进行实时处理且要及时改变原有的关键链,直至确保工程可以按期保质保量完成[30][31]。关于园林工程进度管理的概念有以下几个解释:
确保园林工程能在既定时间范围内竣工所进行的一个管理活动过程;
在园林工程具体的施工过程中,对各分部工程的进展情况及其最晚结束时间进行一系列管理,目的是为了确保工程在给定时间范围内实现项目总目标; 考察园林工程的进度目标是如何确定的、是否科学可信可靠,再合理编制进度安排以及确定如何保障物资,对进度进行有效的管理控制,在保证工程质量和总费用等目标的基础之上完成既定工期目标;
通过上述几个定义不难看出,园林工程进度管理属于园林工程管理的一个重要且关键的子职能[32]。进度管理对于控制一个工程项目的进展至关重要,它是在工程施工范围厘清后,通过对施工工序进行合理确定,在满足施工工期要求和工程资源约束的条件下,对各工序所耗费时间进行合理的评估,并在给定的施工工期范围内科学合理地布置和管理各个工序的开工和完工时间,以使该工程的资源配备和成本耗费达到一个比较好的均衡状态的过程[33]。
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第二节   关键链法
一、主要概念
关键链法是在约束理论的指导背景下,在工程进度管理中应用该理论时所产生的用来解决这一管理过程中面临的实际问题的方法。关键链是指对整个工程建设中的所有事件的先后顺序进行综合考量,同时结合资源受制约情况,最后由任务事件所组成的最长的链路。即决定工程最早完工时刻的有排列顺序的任务事件所连接成的最长连线,即关键链[35]。这种方法是建立在 CPM 和 PERT 基础上的,综合了考虑了资源的平衡、分配和优化对工程项目的关键路径的影响[36]。
二、基本思想
在关键链法中,工程建设完工时间有两种:最可能时间(MPT)、安全时间(ST)。关键链法对这两种时间是分开考虑的,并且运用风险聚合原理在关键任务与非关键任务节点之间设置工期缓冲区,即在非关键链路径的任务节点之前、关键链上的任务节点之后来统一安置所有任务活动的安全时间。这样一来,那些非关键链路上的物资就可以为关键链上的各工序提供更充足的资源保障,从而达到了在相同的完工条件下工程进度计划提前完成的目的。针对资源冲突问题,关键链法认为一个工程在实际建设过程中总会受到资源的限制,但是不会受到所有资源的限制,使工程进度受限的资源我们才称为瓶颈资源,那么关键任务也就是使用该资源的任务。如果过程任务活动因为资源的约束而不能按时完成产生了延误,那么整个工程进度都会受影响,工期将会被延误。和其他的工程进度管理方法相比,关键链法首次关注资源约束情况,并将其与时间约束同等看待,认为工程关键路径的确定不能只考虑时效,还必须识别及调优工程中的瓶颈资源,最后由任务事件所组成的最长的链路作为工程的关键链[37]。
三、工作流程
运用关键链法对工程进度进行管理时,首先要绘制工程进度甘特图或网络图,然后找出约束工程建设的瓶颈资源以确定关键链,设置缓冲区,并通过监控它的消耗情况了解工程进度的运行状况,从而实现对工程进度的有效调节。
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第三章   基于强化学习的园林工程进度管理模型 ·······························30
第一节   强化学习在园林工程进度管理中的应用 ·························· 30
第二节   模型构建 ······································ 31
第四章   基于深度学习的园林工程进度管理模型 ·······························37
第一节   深度学习原理及其训练过程 ···································· 37
一、原理 ······································· 37
二、训练过程 ···································· 37
第五章   总结与展望 ·······················48
第一节   论文总结 ············································ 48
第二节   论文不足与展望 ········································ 50

第四章   基于深度学习的园林工程进度管理模型 

第一节   深度学习原理及其训练过程
一、原理
深度学习作为一种特征学习方法,动机在于构建仿生物神经网络,通过对样本数据所具有的特征进行学习,把样本数据通过所构建模型转变为高级的、更抽象的表达,因此深度学习也可以理解为特征学习、表示学习。深度学习的最终目标是让模型能够具有类脑仿生结构,可以具备人类的逻辑思维能力,可以对数据进行分析及识别。深度学习的核心是通过学习过程从历史数据中得到自己需要的、可以用来解决复杂问题的方案。AI 技术因此有了飞跃式的成长。深度学习模型中经典类型主要有卷积神经网络模型(CNN)、深度信任网络模型(DBN)以及堆栈自编码网络模型(SAE)等。深度学习主要是研究数据的低层特征,并建立模型将其通过不断的重组转换成更为笼统繁杂的高级特征,进一步寻找其分布式特征表示。学习模型如下图所示:
园林工程管理论文参考
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第五章   总结与展望

第一节   论文总结
随着城市建设快速发展和生态修复全面推进,园林工程项目呈现出体量大、结构繁复、建设难度高的特点。现有的园林工程进度管理方法——关键链法的不足之处逐渐凸显出来,保障工程建设进度是获得更佳的工程质量、更快的建设速度、更低的工程成本的前提,也是项目管理者面临的重要问题。传统方法依赖人工计算找寻关键路径,已经无法满足现代企业管理者面对大型复杂工程时的决策需求,因而将目前机器学习研究的热点——强化学习及深度学习这类新方法应用于园林工程进度管理,这具有相当的理论指导和实践需求意义。
本文首先对现在广泛使用的关键链法进行研究分析,发现关键链法不仅仅在工程规模变大变复杂、任务活动增加时对工程关键路径难以准确界定,而且关键链法面临诸多不确定因素如气候、交叉施工、图纸变更、资金、政策、人为影响等等,准确性不够且效率低。再针对目前园林工程进度管理方法(本文主要指关键链法)对当前大型复杂的工程难以进行科学有效管理的现状,提出在关键链法的基础上向前推进一步,将强化学习和深度学习的方法应用于园林工程进度管理。
本文有两个创新点:一是针对园林工程建设中前后工序顺序已知情况下,提出以工程的施工周期为奖励值,通过 Q 学习算法找出关键路径,并通过建立的模型对案例进行了实证研究,结果证明了该方法的可行性。二是针对工程建设中前后工序安排未知或由于受不确定因素影响较大难以准确界定关键路径,但是存在大量的相似的已顺利完工的工程情况时,拟探索通过深度学习的方法找出历史工程的进度安排的特征,再据此解决工程关键路径寻找的问题。建立了相关模型,通过对历史数据的学习找到园林工程进度管理的最佳方案。
参考文献(略)

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